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使用OpenVINO将PP-OCRv5模型部署在Intel显卡上

OpenVINO™工具套件是一个用于优化和部署人工智能(AI)模型,提升AI推理性能的开源工具集合,不仅支持以卷积神经网络(CNN)为核心组件的预测式AI模型(Predictive AI),还支持以Transformer为核心组件的生成式AI模型(Generative AI)。OpenVINO™工具套件支持直接读取并优化PaddlePaddle训练好的模型(*.pdmodel)或者ONNX格式模型

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#openvino#人工智能
使用OpenVINO将PP-OCRv5模型部署在Intel显卡上

OpenVINO™工具套件是一个用于优化和部署人工智能(AI)模型,提升AI推理性能的开源工具集合,不仅支持以卷积神经网络(CNN)为核心组件的预测式AI模型(Predictive AI),还支持以Transformer为核心组件的生成式AI模型(Generative AI)。OpenVINO™工具套件支持直接读取并优化PaddlePaddle训练好的模型(*.pdmodel)或者ONNX格式模型

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#openvino#人工智能
使用OpenVINO将PP-OCRv5模型部署在Intel显卡上

OpenVINO™工具套件是一个用于优化和部署人工智能(AI)模型,提升AI推理性能的开源工具集合,不仅支持以卷积神经网络(CNN)为核心组件的预测式AI模型(Predictive AI),还支持以Transformer为核心组件的生成式AI模型(Generative AI)。OpenVINO™工具套件支持直接读取并优化PaddlePaddle训练好的模型(*.pdmodel)或者ONNX格式模型

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#openvino#人工智能
PaddleOCR MCP Server 实战:3步将OCR和文档解析轻松集成到 AI智能体

PaddleOCR MCP Server 是一个轻量级 Model Context Protocol (MCP) 服务,专为将 PaddleOCR 的文档理解能力无缝集成到文档AI智能体而设计,让AI智能体能够按需调用文字识别或文档解析工具,如下图所示,实现从图像/PDF中提取结构化信息:OCR:文字识别工具,从图像/PDF 提取高质量文本。PP-StructureV3:文档解析工具,从图像/PD

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#r语言#开发语言
PaddleOCR MCP Server 实战:3步将OCR和文档解析轻松集成到 AI智能体

PaddleOCR MCP Server 是一个轻量级 Model Context Protocol (MCP) 服务,专为将 PaddleOCR 的文档理解能力无缝集成到文档AI智能体而设计,让AI智能体能够按需调用文字识别或文档解析工具,如下图所示,实现从图像/PDF中提取结构化信息:OCR:文字识别工具,从图像/PDF 提取高质量文本。PP-StructureV3:文档解析工具,从图像/PD

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#r语言#开发语言
使用ROCm将PP-OCRv5模型部署在AMD显卡上

ROCm™(Radeon Open Compute)是 AMD 推出的开源软件栈,旨在为 GPU 加速计算提供全面支持。它包含驱动程序、编译器、开发工具、库函数和 API,覆盖从底层内核开发到上层应用部署的完整开发流程,广泛适用于高性能计算(HPC)、人工智能(AI)和机器学习等领域。ROCm™ 特别针对生成式 AI 和 HPC 工作负载进行了深度优化,具备良好的生态系统兼容性和代码可移植性,能够

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#paddlepaddle#人工智能
使用ROCm将PP-OCRv5模型部署在AMD显卡上

ROCm™(Radeon Open Compute)是 AMD 推出的开源软件栈,旨在为 GPU 加速计算提供全面支持。它包含驱动程序、编译器、开发工具、库函数和 API,覆盖从底层内核开发到上层应用部署的完整开发流程,广泛适用于高性能计算(HPC)、人工智能(AI)和机器学习等领域。ROCm™ 特别针对生成式 AI 和 HPC 工作负载进行了深度优化,具备良好的生态系统兼容性和代码可移植性,能够

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#paddlepaddle#人工智能
使用ROCm将PP-OCRv5模型部署在AMD显卡上

ROCm™(Radeon Open Compute)是 AMD 推出的开源软件栈,旨在为 GPU 加速计算提供全面支持。它包含驱动程序、编译器、开发工具、库函数和 API,覆盖从底层内核开发到上层应用部署的完整开发流程,广泛适用于高性能计算(HPC)、人工智能(AI)和机器学习等领域。ROCm™ 特别针对生成式 AI 和 HPC 工作负载进行了深度优化,具备良好的生态系统兼容性和代码可移植性,能够

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#paddlepaddle#人工智能
小语种OCR标注效率提升10+倍:PaddleOCR+ERNIE 4.5自动标注实战解析

1,性能对比在1000张俄语商品图片上进行俄语标注,本方案与传统人工标注对比显著:| 说明:AI方案的字符准确率达到96.3%,这得益于双重校验机制。但在实际应用中,建议开发者在自己的数据集上进行验证。2,总结与展望本文提出的基于 PaddleOCR + ERNIE 4.5 的自动化标注方案,成功地将大模型的“智能”注入到传统OCR的数据准备环节,实现了:范式创新:从“人喂数据”到“AI自产数据”

#人工智能#机器学习
在MAC mini4上安装Ollama、Chatbox及模型交互指南

通过本文的指导,您已经成功在MAC mini4上安装了Ollama和Chatbox,并部署了Deepseek-r1:32b模型。1,打开Chatbox应用程序,在设置中,选择“Ollama”作为后端服务,并输入Ollama的API地址(默认是`http://localhost:11434`)。1,打开终端,运行以下命令启动Deepseek-r1:32b模型:ollama run deepseek-

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#macos
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